データの理由づけとしての考察とは? わかりやすく解説

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データの理由づけとしての考察

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/04/17 06:31 UTC 版)

IMRAD」の記事における「データの理由づけとしての考察」の解説

実験系の論文において、重要な考察事項は、データが「なぜそうなるのか」を説明することである。したがって得られデータに対して、「説明要する箇所」や「特徴的な個所」を指摘して得られデータや、その特徴理由付けをするといった考察実験速報型の考察)は、実験を伴う場合には必ずなされる。 したがってデータを読む力が必要である。データを読む力には、「A ⇒ B、B ⇒ Cといった論理的な思考に基づく周到なプロファイリング」と、「なんとなくデータこの辺に何かがありそうだ」という直感両方が必要であるが、論理直感バランス難しい。データ論理的に読む能力としては、以下のことができる必要があるデータの値そのものがどの程度の値になるかを予想する データ傾向どのようになっているかを予想できる まず、データそのものの値については、簡単なオーダーエスティメーションからかなりのことがわかる。例えば、DNA溶液濃度が数mol/mlとなることは、そうそう考えにくいといったことは、塩基長や1bp当たりの分子量アボガドロ数PCR初期鋳型量の典型値等から簡単な算数求まるこのようにデータそのもの概ねどの範囲にあるかという視点データ正しか否か論証するうえで一つ指針となる。ただし、オーダーエスティメーション実際の値が数違うことは確かにある。例え原子間力については、角材引きちぎるのに必要な力からオーダーエスティメーション求まる力よりも数高い力が測定されるようである。このような場合には精密なモデル化基づいた詳細な検討が必要となる。 データ傾向については、例えば、データ曲線表してみたとき、その曲線どのような増減をたどるかを記述あるいは予想し比較することで論証されるこのような場合には、データ曲線あるべき姿論理的に把握できることが重要である。例えば、塩酸金属溶かすことを考えた場合塩酸濃度増やした場合 塩酸の量を増やした場合 に、金属溶ける速さどのように変化するかという問題考えた場合で、「溶ける速さ」を、時間固定し金属の減った量を前後比較してみた場合、まず、前者明らかに濃度高くなる従い早くなるという結果得られるだろう。後者についても、実際には量が多くなる従い早くなるという結果得られるだろう(濃度変化緩慢になるため)。このような予想は、反応速度論反応曲線から立てられる。またPCR場合でも、初期鋳型量が同じならば最初おおむね同じ曲線をとり、終末地点差異得られるだろうなどといった予想が立つ。このようにデータ傾向どのような増減をたどるのかといった問題については、大学院入試問題中で、問われることもある。例え総研大遺伝学専攻入試問題には、そのような問題多数記載されている。 その他にデータ自体顕著な傾向について指摘できる 一つ / 複数視座からデータ比較することができる といった能力も必要となる。顕著な傾向変化急峻である箇所や、変曲点等、現れやすい個所いくつか存在するまた、データあるべき姿照らして比較ねばならぬ箇所」や「顕著にずれがある個所」などといったこと、データ間で一見矛盾しているように見え箇所等を指摘し理由説明できれば理由説明していけばよい。 より、高度な考察、即ち「モデル化」にまで踏み込んだ場合には、話がより高度で複雑となるため、次節にて述べる。

※この「データの理由づけとしての考察」の解説は、「IMRAD」の解説の一部です。
「データの理由づけとしての考察」を含む「IMRAD」の記事については、「IMRAD」の概要を参照ください。

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